数据框(data frame)： 是一种与矩阵相似的结构，其中的列可以是不同的数据类型。可以把数据框看作一种数据"矩阵"，它的每行是一个观测单位，而且(可能)同时包含数值型和分类的变量。...函数attr(object,name)可以被用来选取一个指定的属性。除了为某些特殊的目的创建新属性这样特殊的环境下，这些函数很少被用到。...创建数据帧 直接创建：那些满足对数据帧的列（组件）限制的对象可以通过函数data.frame来构建成为一个数据帧 > t <- data.frame(home=statef, loot=income,...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...在R中，自由变量的值由函数被创建的环境中与其同名的第一个变量值决定（我理解为最近的同名变量），这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S中，该值由同名的全局变量决定。
让我总结一下我们将构建视频分类模型的步骤： 浏览数据集并创建训练和验证集。...使用验证集中的帧来评估模型 一旦我们对验证集上的性能感到满意，就可以使用训练好的模型对新视频进行分类 我们现在开始探索数据吧!...由于组内的视频都是来自一个较长的视频，所以在训练集和测试集上共享来自同一组的视频可以获得较高的性能。" 因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...为了便于理解，我已将此步骤划分为子步骤： 读取我们之前为训练提取的所有帧 创建一个验证集，它将帮助我们检查模型在看不见的数据上的表现 定义模型的结构 最后，训练模型并保存其权重 读取所有视频帧 那么，让我们开始第一步...创建测试数据 你应该根据UCF101数据集的官方文档下载训练/测试集文件。在下载的文件夹中，有一个名为" testlist01.txt " 的文件，其中包含测试视频列表。
这文章将会包含两个数据库介绍，SQLite（一个小的免费使用的数据库，其中有不少使用者甚至不了解它及Oracle），Oracle 一个巨大的数据库等供应商、SQLServer的竞争对手。...由于被包含的数据在R可用，这就没有必要去从分开的表格或者外部来源导入。这样的数据集的使用保存在R文件示例；所以他们是在R安装时或者在新包导入时伴随代码而添加上来的。....*$', '', rownames(mtcars)) 该语句在着本质上是，“在叫'mtcars'的数据框上创建新的列并且使用行名填充每行值，查找子字符串从第一个空白开始到原来的字符串结束的位置,并且移除该子字符串...sqldf("SELECT * FROM mtcars WHERE mpg > 20", row.names=TRUE) 在R中有许多方式去创建新的数据框–基本的语言包含一些支持函数，而且R包像dplyr...如果你没有一个得心应手的CSV文件，您可以基于我们前面看到的mtcars数据集通过R创建一个。
url（只读）：返回值为当构造函数创建 WebSocket 实例对象时 URL 的绝对路径。...第一个消息在单个帧中发送，而第二个消息跨三个帧发送。 其中第一个消息是一个完整的消息（FIN=1 且 opcode != 0x0)，因此服务器可以根据需要进行处理或响应。...当 Opcode 为 0 时，表示本次数据传输采用了数据分片，当前收到的数据帧为其中一个数据分片； * %x1：表示这是一个文本帧（text frame）； * %x2：表示这是一个二进制帧...其中，EventSource 可以让客户端以 DOM 事件的形式接收到服务器推送的通知，而新数据格式则用于交付每一次数据更新。...如果终端收到一个 Ping 帧但是没有发送 Pong 帧来回应之前的 Ping 帧，那么终端可以选择仅为最近处理的 Ping 帧发送 Pong 帧。
2； - CLOSED — 连接已关闭或者没有连接成功，对应的值为 3 10）url（只读）：返回值为当构造函数创建 WebSocket 实例对象时 URL 的绝对路径。...当 WebSocket 的接收方收到一个数据帧时，会根据 FIN 的值来判断，是否已经收到消息的最后一个数据帧。 利用 FIN 和 Opcode，我们就可以跨帧发送消息。...在以上示例中：客户端向服务器发送了两条消息，第一个消息在单个帧中发送，而第二个消息跨三个帧发送。 其中：第一个消息是一个完整的消息（FIN=1 且 opcode !...与前面介绍的 parseMessage 函数一样，我也封装了一个 constructReply 函数用来封装返回的数据。...其中，EventSource 可以让客户端以 DOM 事件的形式接收到服务器推送的通知，而新数据格式则用于交付每一次数据更新。
因为激光雷达点云的遮挡和稀疏性，检测过程容易引入误差。在传统注册框架(LOAM&ICP)中很难解决这个问题，因为没有进行较好的数据关联。...前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...后端包括局部和全局PLCA，局部PLCA优化滑窗内的位姿以及这些位姿观察到的地标，新关键帧出现时，执行局部PLCA。全局PLCA优化了除第一个位姿外的所有地标和所有位姿。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于...6.PLCR a.扫描内运动 采用线性插值来补偿扫描内运动 b.约束 相对位姿内的旋转幅度相对较小，所以采用一阶泰勒展开来近似旋转： 来自平面的约束 ： 来自线的约束 : 来自圆柱体的约束
为什么训练数据样本要互不关联呢？假设你有5个动物图像样本，你想让网络学习将它们归为“猫”和“不是猫”这两个类别。如果其中一张图像中有猫，这会影响另一张图像归为“猫”类别的概率吗？并不会。...但是在视频游戏中，上一帧画面必然与下一帧相关。如果激光束摧毁飞船需要10帧画面，我敢肯定你从第9帧就可以预测到第10帧的结果。...这不仅会使训练数据样本变得更加随机和关联性更弱，还会使神经网络的训练数据分布更加稳定，因为每个新的经验集已经包含了大量的随机策略经验。...我们能做的最多是使用另一函数来“近似”Q函数，并通过重复测试该近似函数来一点一点对它进行更新。这个近似函数可以是简单的线性多项式，也可以是非线性函数。因此我们选择一个神经网络作为我们的“近似Q函数”。...更确切地说，代理在每kth帧而不是在每一帧观察并选择动作，在跳过的帧中则重复它的最后一个动作。
服务端的连接前导由一个可能为空的 SETTINGS 帧组成，它在 HTTP/2 的连接中必须是第一个帧。 一旦连接前导交换过之后，连接就认为已经建立。端点可利用它进行通讯。...流包含很多重要的特性： 一个http/2连接可以包含多个并发的开放流和多个流中交错的帧 流可由客户端或服务端单方面建立、使用或分享 流可由其中任何一个端点关闭 流中帧的顺序很重要，接收者以它们被接收的顺序处理...一个消息至少由 HEADERS 帧组成，并且可以另外包含 CONTINUATION 和 DATA帧，以及其他的 HEADERS 帧。...这种设计避免了客户端和服务器之间流ID冲突，也可以轻松判断哪些对象是由服务端推送的。0是保留数字，用于连接级控制消息，不能用于创建新的流。...PUSH_PROMISE 中指明所属流的ID： 首部压缩 现在网页平均包含140个请求，这些请求之间通常几乎没有新的或不同的内容，造成很大浪费，急需压缩方法。
等许多固定的头字段，有时候可能会多达几百字节甚至上千字节，Body有时候却仅仅只有几十字节，更重要的一个点是在成千上万的请求响应报文里有很多字段值都是重复的，对于带宽而言是非常浪费的，于是HTTP/2把头部压缩作为性能改进的一个重点...，帧是携带特定类型数据(例如:HTTP报头、消息负载等)的最小通信单元，来自不同流的帧可以被交织，然后经由每个帧的报头中嵌入的流标识符被重组 简而言之，HTTP/2将HTTP协议通信分解为二进制编码帧的交换...流标识符为1，表示发起PUSH_PROMISE帧的流的标识符，推送的资源关联的流的标识符为2，Header Block Fragment字段表示压缩后的头部块数据，其中包含了将要推送的资源的相关信息 +...，当前端接收到另一个请求时，它会像往常一样将其转发给后端，但是当发出响应时，它将发送队列中的第一个，即走私请求的剩余响应，由于来自后端的正确响应没有匹配的请求，每当一个新的请求通过相同的连接被转发到后端时...，然而攻击者可以通过使用Burp Intruder很容易地自动重新发出请求并快速获取针对不同用户的各种回复，其中至少有一些可能包含有用的数据，而只要前端/后端连接保持打开，那么攻击者就可以像这样持续性的窃取响应
虽然为了解决第一个问题，每年都会提出新的解决方案，但第二个问题主要是通过生成新数据集的繁琐任务来解决。 我们已经注意到一些原因，这些原因要求在公共数据集中有大量的小目标来训练小目标检测器。...我们的系统提供的最终结果是一个新的数据集，该数据集使用相同的视频图像创建，但填充了越来越多的单反物体，取代了固定数量的SLR目标。...使输入HR和输出SLR之间的 距离最小化： 其中W和H表示输入HR大小，r是下采样因子，AvgP是将HR输入映射到输出G（b，z）分辨率的平均池函数。...这里，LR标签意味着没有应用数据增强来进行训练，因此图像直接来自标准的UAVDT训练集。LR+内部。...对于其中只有15%的目标被包括在LR子集中的场景。这些结果验证了最初的假设，即当数据集包含很少的小目标时，所提出的数据增强技术可以提高检测器的性能。
step2中有关的子集 step4：计算新集与所有子集的相似度 step5：跳至step2，直至S为空 ③ 选择搜索优点 计算效率优于滑窗法 由于采用子区域合并策略，所以可以包含各种大小的疑似物体框 合并区域相似的指标多样性...YOLOv2沿用YOLOv1的方法，根据所在网格单元的位置来预测坐标,则Ground Truth的值介于0到1之间。网络中将得到的网络预测结果再输入sigmoid函数中，让输出结果介于0到1之间。...其中有两个值得一提的亮点，一个是使用残差模型，进一步加深了网络结构；另一个是使用FPN架构实现多尺度检测。...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据...Labelbox Labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护数据集的服务提供商，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图，因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行：当里程计失败的时候，系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐...这样的机制就可以在BA的时候用有共视关系的关键帧，即使两帧在时间相差很远，或者来自原来的建图过程。...在已知地图的环境中可以没有漂移的运行，其中混合地图数据关联－这个可以保证我们进行地图匹配和进行BA优化，这也达到了一个目的：构建一个地图，然后可以在地图中进行精确的定位。...为了使系统更鲁棒，本文提出一个新的尺度优化的方法，这种方法基于改进的单惯导的优化方法，其中插入所有关键帧，但尺度和重力方向是唯一的估计参数(图2d)。在这种情况下，biases不变是不对的假设。...融合地图：Ma和Mm融合组成一个新的active地图。为了删除重复的点，在Mm中的关键帧中主动搜索Ma的匹配点，对于每个匹配都删除Ma中的点，Mm中的点保存下来了所有的观测。
环境（environment）就是一个R对象（R中一切皆对象），其中包含给定上下文中的符号集合、与这些符号相关的对象，以及一个指向父环境的指针。...我记得学C语言时，对于变量赋值及其实现通常老师会举一个酒店或者旅馆的例子。如果说存储单元是一个个独立的房间，里面放了数据，那么符号就是门牌号了，指向了数据放在哪个房间。...没有参数时返回的就是当前环境 new.env 返回一个新的环境对象 简单用一下其中的几个函数： > x <- 1 > y <- 2 > z <- 3 > objects() [1] "x" "y" "...函数的父环境就是创建该函数的环境。调用环境是使用该函数的环境。如果函数是在运行环境中创建的，那么父环境和调用环境是相同的。...函数 描述 sys.call 返回一个包含当前函数调用的语言对象 sys.frame 返回调用环境 sys.nframe 返回当前帧的编号（在堆栈中位置） sys.function 返回当前计算的函数
处理靠近近平面的粒子的另一种方法是根据粒子的碎片深度使其淡出。当移动通过代表大气效应的粒子系统时，看起来会更好。 2.1 片段数据 我们已经在out片段函数中有了片段深度。...接下来，我们将介绍一个新的Fragment HLSL包含文件，该文件包含一个Fragment结构和一个GetFragment函数，该函数在给定float4屏幕空间位置矢量的情况下返回该片段。...如果是正交相机，则其最后一个分量将为1，否则将为零。向使用此事实的Common添加一个IsOrthographicCamera函数，该函数在包含Fragment之前已定义，因此我们可以在其中使用它。...3.1 分离深度Buffer 到目前为止，我们一直为相机使用单个帧缓冲区，其中包含颜色和深度信息。这是典型的帧缓冲区配置，但是颜色和深度数据始终存储在单独的缓冲区中，称为帧缓冲区附件。...创建一个新的CopyAttachments方法，该方法将在需要时获取一个临时的重复深度纹理，并将深度附件数据复制到其中。这可以通过在命令缓冲区上使用源纹理和目标纹理调用CopyTexture来完成。
创建轨道 在本教程中，我们将转换两个多维数据集。 第一个将旋转到位，而第二个将围绕第一个旋转，同时在其自己的轴上旋转。...这两个立方体将具有与其关联的自己的世界变换矩阵，并且该矩阵将在渲染的每个帧中重新应用于该矩阵。 XNA Math中有一些函数可以帮助创建旋转，平移和缩放矩阵。...围绕其他轴的复杂旋转可以通过将它们中的几个相乘来完成。 可以通过调用XMMatrixTranslation函数来执行转换。 此函数将创建一个矩阵，用于转换参数指定的点。...这是通过调用以下代码中显示的XMMatrixRotationY函数来完成的。 立方体每帧旋转一定量。 由于立方体被假设为连续旋转，因此旋转矩阵所基于的值随每帧递增。...应用转换的顺序很重要。 试验转化顺序并观察结果。 由于所有变换函数都将根据参数创建新矩阵，因此它们旋转的量必须递增。 这是通过更新“时间”变量来完成的。
值，在这两个数据集上均取得了新的当前最优结果。...用点来跟踪目标简化了跟踪流程的两个关键部分： 第一，它简化了基于跟踪的检测。如果之前帧里每个目标都用一个简单点来表示，那么多个目标就可以用一个包含多个点的热图来表示。...事实上，数据增强方案足以让模型学会基于静态图像跟踪目标。也就是说，在没有实时视频输入的情况下，CenterTrack 模型可以在静态图像数据集上成功训练。 CenterTrack 是完全局部的方法。...第一个是找到每一帧画面中所有的目标，包括被遮挡住的目标。第二是按时间关联这些目标。该研究通过一个端到端训练的深度网络解决了这两个难题。...由于每一个被检测目标都由单个点来表示，于是我们可以很方便地使用与基于点的探测器训练中相同的高斯渲染函数来渲染所有的检测结果，并呈现在一张类别无关的单通道热图 H^(t−1) = R({p^(t−1)_0
你可以在我的GitHub帐户中找到本文和MK.js的源代码（文末）。我没有分享我用于训练的数据集，但你可以自己随意收集并训练模型！...在编写代码的时候，JavaScript没有很多可用的选择，所以我使用了一个用Python实现的库—imgaug。它包含一组可以应用概率的增强器。...，其中包含带有1024个神经单元和ReLU激活层，以及一个通过sigmoid激活函数的输出单元。...使用我的数据集，在模型训练完成后，我达到了92％的准确度。我做了一个小部件，你可以在其中使用预训练的模型。你可以从计算机中选择图像，或者使用相机拍摄图像并将其分类为出拳或没有（访问文末链接）。...首先，我们启动一个间隔，每100ms我们调用一个anonymous函数。在这个函数中，我们首先在包含当前帧的画布上渲染视频。之后，我们缩小帧到100×56，并对其应用灰度滤镜。
如下图所示，原子操作集之中有五个控制流原语运算符，其中 Switch 和 Merge 组合起来可以实现条件控制。所有五个基元一起组合则可以实现 while 循环。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...对于同一个子执行帧可以有多个 Enter 操作，每个操作都会使子执行帧中的张量可用（异步）。当输入可用时，Enter 操作将执行。一个新的执行帧在执行该帧第一个 Enter 操作时候被实例化。...，我们都会为条件语境创建一个新的控制流上下文，并在上下文中调用其计算图构造函数（fn1或fn2）。...例如，用户可以定义一个带有损失函数的神经网络，而 TensorFlow 将自动推导并构建反向传播数据流图。
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